Machine Learning for Business
Des modèles d'IA entraînés sur vos données pour automatiser, prédire et optimiser vos processus métier.
+92%
Précision des modèles
×10
Plus rapide que l'analyse humaine
-40%
Coûts opérationnels
24/7
Modèles en production
Le machine learning, moteur de l'entreprise intelligente
Le machine learning permet à vos systèmes d'apprendre de vos données et de s'améliorer continuellement.
Prédiction de la demande, classification automatique, détection de fraude, recommandation produits... les applications sont concrètes et mesurables.
Nous développons des modèles sur mesure, entraînés sur vos données, déployés dans votre infrastructure.
Les 3 approches du machine learning
Apprentissage supervisé
Classification et prédiction à partir de données étiquetées. Idéal pour le scoring et la prévision.
Apprentissage non supervisé
Découverte de patterns cachés dans vos données. Segmentation client, détection d'anomalies.
Apprentissage par renforcement
Optimisation par essai-erreur. Idéal pour la tarification dynamique et la logistique.
Pourquoi le machine learning ?
Des résultats mesurables sur vos processus métier.
Précision supérieure
Les modèles ML surpassent l'analyse humaine en précision et en cohérence sur les tâches répétitives.
Automatisation intelligente
Automatisez les décisions répétitives : tri de tickets, qualification de leads, catégorisation.
Capacité prédictive
Anticipez la demande, les pannes, le churn. Agissez avant que le problème ne se manifeste.
Nos solutions machine learning
Des modèles d'IA adaptés à vos cas d'usage.
Traitement du langage
Analyse de texte, classification de documents, extraction d'entités, sentiment analysis.
✗ Tri manuel de milliers d'emails et tickets
✓ Classification et routage automatique en temps réel
Vision par ordinateur
Reconnaissance d'images, contrôle qualité visuel, OCR intelligent.
✗ Contrôle qualité visuel à 100% humain
✓ Détection automatique des défauts en temps réel
Systèmes de recommandation
Recommandation de produits, de contenus ou de services personnalisés.
✗ Mêmes promotions génériques pour tous
✓ Recommandations personnalisées par client
Détection d'anomalies
Détection de fraude, maintenance prédictive, alertes sur données aberrantes.
✗ Fraudes détectées après plusieurs semaines
✓ Alertes en temps réel sur les transactions suspectes
Notre méthodologie ML
Un processus rigoureux pour des modèles fiables en production.
Audit des données
1-2 semainesÉvaluation de la qualité, du volume et de la pertinence de vos données pour le ML.
Deliverable : Rapport de faisabilité ML + estimation de performance
Feature engineering
2-3 semainesNettoyage, transformation et enrichissement des données pour l'entraînement.
Deliverable : Dataset prêt pour l'entraînement
Entraînement des modèles
2-4 semainesTest de plusieurs algorithmes, optimisation des hyperparamètres, validation croisée.
Deliverable : Modèle optimisé + métriques de performance
Validation et tests
1-2 semainesTests en conditions réelles, validation métier, tests de robustesse et de biais.
Deliverable : Rapport de validation + plan de déploiement
Mise en production
1-2 semainesDéploiement via API, monitoring des performances, pipeline de réentraînement.
Deliverable : Modèle en production + monitoring
Questions fréquentes
Cela dépend du cas d'usage. Certains modèles fonctionnent avec quelques centaines d'exemples, d'autres nécessitent des millions. Nous évaluons la faisabilité lors de l'audit.
Un POC (proof of concept) coûte entre 10 000€ et 25 000€. Un modèle en production va de 25 000€ à 80 000€ selon la complexité.
Python, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch pour les modèles. MLflow pour le suivi des expériences. FastAPI pour le déploiement.
Oui, nous intégrons la conformité dès la conception : anonymisation, droit à l'explication, minimisation des données, hébergement en France.
L'IA est le domaine général. Le machine learning est une technique d'IA où les algorithmes apprennent à partir des données sans être explicitement programmés.
C'est même recommandé. Les modèles entraînés sur vos données spécifiques sont beaucoup plus performants que les modèles génériques.
Nous définissons des KPIs métier clairs avant le projet : réduction des coûts, gain de temps, amélioration de la précision, augmentation du CA.
Oui, la performance peut dériver avec le temps. Nous mettons en place des pipelines de réentraînement automatiques et un monitoring continu.